論文の概要: inTformer: A Time-Embedded Attention-Based Transformer for Crash
Likelihood Prediction at Intersections Using Connected Vehicle Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03854v4
- Date: Tue, 29 Aug 2023 15:51:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 17:47:10.831769
- Title: inTformer: A Time-Embedded Attention-Based Transformer for Crash
Likelihood Prediction at Intersections Using Connected Vehicle Data
- Title（参考訳）: intformer:コネクテッドカーデータを用いた交差点衝突確率予測のための時間埋め込み注意型変圧器
- Authors: B M Tazbiul Hassan Anik, Zubayer Islam, Mohamed Abdel-Aty
- Abstract要約: InTersection-Transformer(inTformer)を提案する。これは、リアルタイムに交差点衝突確率を効果的に予測できる時間組込みアテンションベースのトランスフォーマーモデルである。
提案手法は,Signal Analytics Platformから抽出したコネクテッドカーデータを用いて評価した。
InTformerの最適モデルである"within-intersection"と"approach"ゾーンは、それぞれ73%、70%の感度を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The real-time crash likelihood prediction model is an essential component of
the proactive traffic safety management system. Over the years, numerous
studies have attempted to construct a crash likelihood prediction model in
order to enhance traffic safety, but mostly on freeways. In the majority of the
existing studies, researchers have primarily employed a deep learning-based
framework to identify crash potential. Lately, Transformer has emerged as a
potential deep neural network that fundamentally operates through
attention-based mechanisms. Transformer has several functional benefits over
extant deep learning models such as LSTM, CNN, etc. Firstly, Transformer can
readily handle long-term dependencies in a data sequence. Secondly,
Transformers can parallelly process all elements in a data sequence during
training. Finally, a Transformer does not have the vanishing gradient issue.
Realizing the immense possibility of Transformers, this paper proposes
inTersection-Transformer (inTformer), a time-embedded attention-based
Transformer model that can effectively predict intersection crash likelihood in
real-time. The proposed model was evaluated using connected vehicle data
extracted from Signal Analytics Platform. Acknowledging the complex traffic
operation mechanism at intersection, this study developed zone-specific models
by dividing the intersection region into two distinct zones:
within-intersection and approach zone. The best inTformer models in
'within-intersection,' and 'approach' zone achieved a sensitivity of 73%, and
70%, respectively. The zone-level models were also compared to earlier studies
on crash likelihood prediction at intersections and with several established
deep learning models trained on the same connected vehicle dataset.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム衝突確率予測モデルは、積極的な交通安全管理システムの重要な構成要素である。
長年にわたり、交通の安全性を高めるために衝突可能性予測モデルを構築しようと試みてきたが、ほとんどが高速道路である。
既存の研究の大半で、研究者は主にクラッシュの可能性を特定するためにディープラーニングベースのフレームワークを使用してきた。
最近のtransformerは、注意に基づくメカニズムを基本とするディープニューラルネットワークの可能性として浮上している。
Transformerは、LSTMやCNNといった既存のディープラーニングモデルに対して、いくつかの機能的なメリットがある。
まず、Transformerはデータシーケンスの長期依存関係を簡単に処理できる。
第二に、トランスフォーマーはトレーニング中にデータシーケンス内のすべての要素を並列に処理できる。
最後に、Transformerには消滅する勾配の問題がない。
InTersection-Transformer(inTformer)モデルを提案する。これは,リアルタイムに交差点衝突確率を効果的に予測できる,時間組込みアテンションベースのTransformerモデルである。
提案モデルは,信号解析プラットフォームから抽出した車両データを用いて評価した。
本研究は交差点における複雑な交通操作機構を認識し、交差点領域を2つの異なるゾーンに分割することにより、ゾーン固有のモデルを開発した。
InTformerの最適モデルである"within-intersection"と"approach"ゾーンは、それぞれ73%、70%の感度を達成した。
ゾーンレベルのモデルは、交差点での衝突確率予測に関する以前の研究や、同じ接続された車両データセットでトレーニングされたいくつかの確立されたディープラーニングモデルと比較された。
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